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研究文章 将数字人文主义概念发展为人类与人工智能的互动
本研究的目的是建立数字人文主义作为互联网和人工智能范式背景下技术变革的驱动力，以人与数字技术之间的社会互动为基础。本文使用一般的哲学和特殊的科学认知方法，特别是分析、综合、概括和建模、结构和功能、敏捷、价值论、协同方法。使用这种方法分析了数字人文主义作为现代发展概念的概念基础，它不仅促进技术进步，而且还考虑到互联网和人工智能在人与技术的社会互动中的挑战和机遇。作者确定了数字人文主义的问题及其克服方法，旨在确保技术发展服务于个人的社会福祉并提高社会生活质量。作者分析了互联网和人工智能时代数字人文主义的新趋势，这些趋势可以提供信息、教育、医疗服务等，使人们的生活更加舒适和富有成效。数字人文主义的概念促进了技术与人类价值观和需求的融合。识别人工智能对技术变革和社会互动的影响有助于创造人道和公正的社会。
1将数字技术整合到农业中的数字技术...
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.compag.2024.109412。请参考任何适用的发布者使用条款。
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来
“在怀孕期间，发生了许多不同的激素转移，可以适应婴儿的成长和妈妈的健康。结果是，妈妈的心率随体内液体的量增加。这可能会给心脏带来压力，劳动和分娩的身体压力也会给心脏带来压力。
Marta Lawrence 是 Salesforce 的解决方案战略高级总监，领导着一个团队，将数字销售与产品、营销和运营联系起来
Marta Lawrence 是 Salesforce 的解决方案战略高级总监，领导着一个团队，将数字销售与产品、营销和运营联系起来，以推动业务效率和成功。Marta 在 Salesforce 拥有十多年的工作经验，曾担任过产品营销、客户成功和销售支持等职务。在加入 Salesforce 之前，她曾在 DocuSign 和 NCAA 工作，负责战略沟通。她还曾担任屡获殊荣的国土安全记者，报道过伊拉克和阿富汗战争、9·11 事件后的情报失误以及对卡特里娜飓风的响应。Marta 拥有迈阿密大学跨学科研究学士学位、耶鲁大学高管领导证书，目前正在哈佛大学攻读工业组织行为学研究生。Marta 和她的丈夫 Greg 已经在这个地区生活了近二十年，有三个劳伦斯镇的学生，分别是 Bennett、Sage 和 Mavis。除了在学校董事会任职外，玛尔塔自 2016 年起还担任劳伦斯镇学校基金会董事会成员。闲暇时，玛尔塔喜欢徒步旅行、烹饪、阅读和为她的朋友和家人举办疯狂（且夸张）的派对。
病理信息学：将数据转换为诊断见解。
病理信息学的关键创新之一是采用数字病理学，该病理学涉及将玻璃滑梯转换为高分辨率数字图像。这些数字化的幻灯片可以无缝分析，存储和共享，从而实现了全球病理学家之间的远程咨询和协作[3]。数字病理不仅可以改善对专家意见的访问，还可以简化工作流程，从而更快地进行诊断和报告。此外，人工智能（AI）与数字病理学的整合正在增强诊断精度。AI算法可以分析组织模式，检测细微的异常并以明显的准确性对疾病进行分类，从而增强病理学家的专业知识并降低诊断变异性[4]。
将数字创新用于社会变革-IJRPR心脏病发作检测系统-IJRPR
心脏病发作检测系统至关重要，因为它们允许连续和主动监测。传统上，诊断心脏问题要求患者去诊所或医院进行评估目的，通常是在症状表现出来的。不幸的是，大多数心肌梗死发生在患者可能会错过或误诊的微妙或非典型症状。自动监视系统解决了此问题，因为它不断跟踪重要参数，以确保在发生时迅速识别重大事件。这对于改善生存机会和减少心脏损害非常重要，因为实时监测健康参数会减少症状出现和进一步医疗干预的时间之间的时间。
将数据保护原则应用于生成人工智能
生成式人工智能 (genAI) 系统已经问世，并将持续存在，支持个人和企业用户大规模快速地生成音频、代码、图像、文本和视频内容。在 genAI 工具广泛用于公众的短时间内，我们见证了世界各地个人和组织的广泛采用。OpenAI 的 ChatGPT 现在每周拥有超过 2 亿活跃用户，1 微软的 Github Copilot 拥有超过一百万付费用户，2 根据麦肯锡技术委员会 2024 年的一项研究，65% 的全球组织已在至少一个业务功能中采用了 genAI 系统。3 一般而言，genAI 系统依赖于通用人工智能 (AI) 模型（也称为基础模型 4），这些模型通常使用大量数据进行训练以实现各种目的。例如，大型语言模型使用来自多种来源的数十亿字节文本数据进行训练，例如来自网络的公开数据（其中可能包括个人数据）、许可数据以及学术和行业数据集。 5 从这些庞大而多样化的数据集中，genAI 模型经过训练，能够识别单词与其他数据（如图像、视频和音频）之间的统计关系，以响应各种用户提示，并做出概率预测，从而生成有用的输出。 6 此外，genAI 模型可以进一步“微调”和个性化，使用专门策划的数据，以便更好地完成特定目的。例如，genAI 模型可以使用医疗数据进行微调，以协助医生和医护人员做笔记和临床记录。 7 模型还可以个性化，以在客户参与或个性化辅导环境中回答新问题。 GenAI 系统要求用户输入提示以获得生成的输出，输入和输出有时可能包括个人甚至敏感信息。 8 在部署期间，genAI 模型可能会泄露或披露来自训练数据集的个人数据，并生成与个人相关的不准确数据（也称为“幻觉”），恶意行为者可以使用各种方法绕过为避免泄露 genAI 模型中的个人数据而设置的保护栏。因此，数据保护机构、其他监管机构以及研究人员越来越多地讨论数据保护法是否以及如何适用于 genAI 工具，这些系统可能给数据保护带来哪些新的风险，以及如何解决某些数据保护原则与 genAI 之间的潜在紧张关系。本讨论文件考虑了以下关键的隐私和数据保护概念，并探讨了如何将它们有效地应用于 genAI 模型和系统的开发和部署：